Diseños de series temporales

1. Diseños de series temporales Roser Bono Cabré Dpto. de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Universidad de Barcelona rbono@ub.edu

2. Concepto Los diseños de series temporales son las estrategias de recogida de datos que mejor reflejan la metodología de estudio longitudinal. Se caracterizan por gran cantidad datos u observaciones que se registran y se requieren cuando se aplican los modelos de análisis basados en los procedimientos desarrollados por Box y Jenkins (1970) ..//..

3. Según Box y Jenkins (1970), se requiere un mínimo de 50 a 100 observaciones para la correcta identificación de los modelos estadísticos.

4. Series temporales interrumpidas

5. Concepto Una modalidad de diseño de serie temporal, de uso frecuente en ciencias sociales y del comportamiento, es el diseño de series temporales interrumpidas. Estos diseños son apropiados para evaluar el impacto de tratamientos (como por ejemplo programas sociales, innovaciones sociales, estímulos, variables manipuladas, etc.). ..//..

6. Los diseños de series temporales interrumpidas sirven para evaluar el impacto de las intervenciones en ámbitos tan diversos como el efecto de la ley del divorcio sobre la cantidad de separaciones, programas educativos de la comunidad, epidemiología, derechos humanos, política de tasas, seguridad vial, ley de armas, consumo de drogas, etc. ..//..

7. En general, el diseño de serie temporal interrumpida es un valiosísimo instrumento dentro del ámbito de evaluación de programas e investigación social. ..//..

8. Se caracteriza por la interrupción de la serie, en un punto de tiempo, por la aplicación del tratamiento a evaluar. Se espera, como consecuencia de la aplicación del tratamiento, que los datos reflejen esta interrupción mostrando un cambio de nivel o pendiente. En ello estriba la lógica que se utiliza en estos diseños, en el sentido de atribuir los cambios operados en la serie, a partir del punto de interrupción, a la presencia o eficacia del tratamiento.

9. Patrones de cambio

10. Cambio de nivel El cambio de nivel toma diferentes formas, en función de cómo se espera que actúe la variable de tratamiento. La acción de esta variable puede tomar tres formas (Glass et al., 1975): Una primera expectativa es que la intervención produzca un cambio permanente en el nivel. ..//..

11. Es posible predecir un cambio de carácter transitorio. Así, se espera que la intervención tenga un efecto sobre la observación inmediatamente después (Box y Tiao, 1975). Por último, hay una tercera expectativa de carácter intermedio, donde el efecto se amortigua. En otras palabras, el efecto de la intervención tiende a reducirse y a regresar hacia la línea base a lo largo del tiempo.

12. Cambio de pendiente El cambio de pendiente o tendencia es de interés en aquellas situaciones donde se espera que la tasa de incremento o decremento sea resultado de la intervención. Otra forma de caracterizar el efecto es en función de su persistencia en el tiempo. Así, el efecto puede ser continuo o discontinuo. ..//..

13. El efecto continuo se produce inmediatamente después de la intervención y persiste durante un largo período de tiempo en la serie. El efecto discontinuo no persiste en el tiempo; es decir, esto suele ocurrir cuando el tratamiento es retirado, o bien cuando posee un efecto transitorio.

14. Tipos de efectos El efecto puede ser, también, instantáneo o demorado. El efecto instantáneo aparece inmediatamente después de la intervención. El efecto demorado es más difícil de interpretar, ya que suele aparecer de una forma bastante posterior a la aplicación del tratamiento.

15. Ejemplo: Ballart, X. y Riba, C. (1995). Impact of legislation requiring moped and motorbike riders to wear helmets. Evaluation and Program Planning, 18(4), 311-320 93

16. Comentario del gráfico En esta investigación se analiza si una nueva ley, que afecta a los conductores de ciclomotor, reduce el número de heridos en accidentes de carretera. Esta legislación obliga el uso de casco a partir de junio de 1992 y con objeto de endurecer dicha ley, a partir de septiembre de ese mismo año, se interviene con la inmovilización de todos aquellos ciclomotores cuyos pasajeros no lleven el casco reglamentario. Para evaluar el impacto de esa intervención, la Guardia Urbana de Barcelona informó sobre los accidentes de tráfico ocurridos en el área de Barcelona desde diciembre de 1990 hasta noviembre de 1993. Los investigadores están interesados en hallar un efecto positivo de la intervención. ..//..

17. Ahora bien, el hecho del cambio no garantiza que su causa haya sido la intervención. En esta clase de diseños, cabe la posibilidad de numerosas hipótesis alternativas que rivalizan con la hipótesis de la intervención.

18. Amenazas a la validez interna La principal amenaza a la validez interna o validez inferencial es, el factor historia. La historia se refiere a hechos o acontecimientos externos distintos al tratamiento que actúan en el punto de intervención y que pueden afectar a la conducta en curso. Entre los posibles controles del factor historia, el más efectivo consiste en añadir un grupo control sin tratamiento a la serie. ..//..

19. Un ejemplo lo encontramos en el artículo, comentado anteriormente, sobre el uso obligatorio del casco para reducir el número de heridos en carretera, cuyo efecto queda cuestionado por el incremento de campañas publicitarias después de la introducción de la nueva ley. Por ese motivo, se estudia también esa variable externa o histórica como posible explicación alternativa al efecto observado. ..//..

20. Otra amenaza es la instrumentación. Un cambio en los procedimientos administrativos puede modificar la forma como los registros son guardados (cambios en el sistema de registros). Así, aquellos responsables de la administración pueden cambiar los procedimientos de contabilizar los datos. ..//..

21. Siguiendo con el mismo ejemplo, los registros fueron tomados por la Guardia Urbana de Barcelona, detallándose el tipo y potencia de los vehículos accidentados, el diagnóstico médico y el uso o no de casco de las personas implicadas. Con toda esa información fue fácil contabilizar los casos de forma adecuada. ..//..

22. La maduración es uno de los factores de confundido que puede darse cuando los individuos se hallan en proceso de desarrollo, como en la infancia o adolescencia. Por ejemplo, al evaluar una reforma escolar, existe la posibilidad que, como consecuencia del paso del tiempo, se generen una serie de procesos madurativos. Estos procesos pueden convertirse en explicaciones alternativas del cambio que, supuestamente, se pretende atribuir al programa. ..//..

23. La selección es otra amenaza a la inferencia de la hipótesis, cuando la composición del grupo de tratamiento cambia de forma súbita y drástica en el punto de aplicación de la intervención. Esto suele ocurrir debido al desgaste muestral, con lo que es difícil determinar si el tratamiento causó una interrupción en la serie o si la interrupción fue debida a que diferentes sujetos estuvieron en los períodos pre- y post-tratamiento. ..//..

24. Cabe destacar el efecto de la regresión que constituye una importante amenaza a la validez interna en diseños de series temporales. Se trata de la tendencia de las puntuaciones a volver al nivel inicial después de alcanzar puntuaciones extremas. Por ejemplo, la cantidad de muertes en accidentes puede experimentar un cambio súbito en un período de tiempo y luego volver a los niveles normales, lo que confundiría el efecto del tratamiento. ..//..

25. El evaluador debe estar alerta a todas esas amenazas cuando aplique un diseño de serie temporal.

26. Validez externa En lo que concierne a la validez externa o alcance de los resultados, los diseños de series temporales interrumpidas poseen una gran ventaja, en el sentido que los tratamientos son, a menudo, hechos o circunstancias que son vistos por los respondientes como algo natural, como cambios en las leyes, y las respuestas son por lo general no obstrusivas ya que los sujetos las consideran como formando parte de la acción del gobierno o de la colectividad. Así, los tratamientos y las medidas se parecen más a los de la vida real que en otras clases de diseños.

27. Modelos de análisis • Análisis de series temporales (Box y Jenkins, 1970). Modelos ARIMA (p,d,q). Inconvenientes: • Gran cantidad de observaciones (50-100) • Dificultad matemática (SPSS, BMDP, SAS) • Dificultad de identificación del modelo • Mínimos cuadrados generalizados

28. Diseño de serie temporal interrumpida con grupo control no equivalente

29. Concepto Un procedimiento para controlar el artefacto historia consiste en añadir un grupo control o de no-tratamiento. El diseño de serie temporal interrumpida con grupo control no equivalente es una extensión del diseño de serie temporal simple y permite investigar hipótesis más precisas al comparar una serie temporal experimental con otra de control. En consecuencia, se controlan mejor las posibles hipótesis rivales.

31. Comentario del gráfico La figura anterior representa de forma gráfica la estructura del diseño con dos series temporales, una por grupo y con el punto de intervención claramente señalado (X)

32. Ventajas Los diseños de series temporales interrumpidas, en común con los diseños cuasi-experimentales transversales, tienen por objetivo examinar el impacto de los tratamientos o de cualquier circunstancia externa capaz de modificar el patrón de los datos. A su vez, sirven para estudiar los procesos a largo plazo, antes y después de una intervención. ..//..

33. De ahí, la ventaja de estos esquemas es doble: por un lado, son procedimientos para evaluar la magnitud del impacto de las variables de tratamiento y, por otro, sirven para conocer cómo se orientan los datos y hasta cuándo se halla presente la acción del tratamiento. Así mismo, al incorporar en el estudio series paralelas y nuevos grupos de sujetos se incrementa la validez de estos diseños.

34. Limitaciones Los diseños de series temporales interrumpidas son, con frecuencia, de difícil interpretación. En muchos casos, el intervalo de tiempo para la intervención o punto de corte de la serie no siempre es claro y preciso. Por dicha razón, es aconsejable tener información sobre el momento y amplitud o difusión de la intervención antes de analizar los datos de series temporales. ..//..

35. Nótese que a veces surgen dificultades al aplicar los tratamientos, especialmente cuando se trata de programas de intervención social que no pueden ser aplicados rápidamente. Así mismo, cabe destacar que el efecto de un programa no suele ser puntual y, con frecuencia, se extiende lentamente a través de la población. ..//..

36. Otras veces, los efectos no son instantáneos, y tienden a demorarse con el tiempo según la clase de población y momento de aplicación de la intervención. Por otra parte, los datos de series temporales son, por lo general, escasos y a veces menos de los 50 o más que se requieren para un análisis estadístico válido. Esto, sin duda alguna, dificulta la aplicación de los procedimientos basados en los análisis de series temporales, como los modelos ARIMA.

37. Diseños longitudinales de medidas repetidas

38. Concepto Según la estrategia de medidas repetidas, las unidades son observadas a lo largo de una serie reducida de intervalos de tiempo u ocasiones. En cada una de estas ocasiones de observación, el registro tomado del individuo puede ser una respuesta a un tratamiento previo o simplemente una medida conductual. ..//..

39. En el primer caso se trata de un diseño experimental de medidas repetidas y en el segundo, de un diseño longitudinal de medidas repetidas. A su vez, los N sujetos o unidades de observación pueden estructurarse en subgrupos o estratos, de acuerdo con algún criterio de clasificación, como por ejemplo, los diseños de multimuestra o diseños split-plot.

40. Objetivos del diseño En contextos no experimentales, como en investigación longitudinal, el interés por la estrategia intra radica en la posibilidad de disponer de un conjunto de puntuaciones o medidas de una variable, en dos o más puntos del tiempo. Por esta razón, dicha estrategia es conocida, más comúnmente, por diseño de medidas repetidas. ..//..

41. Desde la perspectiva longitudinal, los datos de respuesta o medidas de la variable objeto de estudio de cada sujeto son función del tiempo y, en consecuencia, el diseño de medidas repetidas se convierte en un instrumento apropiado para la modelación de las curvas de crecimiento y evaluación de los procesos de cambio en contextos evolutivos, sociales y educativos. ..//..

42. De este modo, los diseños de medidas repetidas, en sus diferentes modalidades, permiten estudiar los procesos, inherentemente, longitudinales como los de crecimiento (curvas de crecimiento) y de cambio (perfiles). La estrategia de medidas repetidas es un procedimiento de estudio idóneo, cuando el investigador se propone analizar las tendencias que presentan los datos en función del tiempo.

43. Clasificación

44. Diseño 1G2O Estudio del cambio

45. Concepto Con frecuencia, en estudios longitudinales, se plantea como objetivo básico la medida del cambio entre dos ocasiones de observación. La estrategia seguida es la de medidas repetidas en su versión más simple, y el modelo de investigación es referido por diseño antes y después o diseño de un grupo y dos ocasiones de observación (1G2O). ..//..

46. Según el formato del diseño, se toman de un mismo grupo de sujetos medidas antes y después, para evaluar el posible cambio habido entre las dos ocasiones de observación. Cambio que es atribuible a la administración de un tratamiento o intervención, a la ocurrencia de un hecho circunstancial externo o al simple paso del tiempo. ..//..

47. La diferencia entre estos diseños y los diseños de series temporales es que los diseños antes y después cuentan con una cantidad mínima de ocasiones de observación (sólo dos ocasiones) y una cantidad considerable de sujetos. En cambio, los diseños de series temporales, en su expresión más genuina, cuentan con una gran cantidad de observaciones y un número reducido de sujetos (frecuentemente un sólo sujeto o unidad observacional).

48. Conclusiones El estudio del cambio constituye uno de los principales objetos de estudio, dentro del contexto psicológico, particularmente del área asociada al estudio del desarrollo. En su expresión más simple, el estudio del cambio se plantea en términos de un diseño donde los sujetos de la muestra son medidos en dos ocasiones separadas en el tiempo. ..//..

49. El intervalo de tiempo entre las medidas, referidas por antes y después, depende de la naturaleza del estudio así como del objetivo de análisis. Nótese que en esta clase de diseño, no se pretende examinar un proceso más o menos complejo, sino el cambio simple, en términos de diferencia o ganancia, que experimenta un grupo de sujeto como consecuencia del paso del tiempo.

50. Diseño 1GMO Estudio de las curvas de crecimiento